Bayesiaans actief leren voor de EMI nabije-veld karakterisatie van hogesnelheidselektronica

Breedbandige geparametriseerde gedragsmodellen voor passieve en actieve elektronische componenten

Efficiënte ensemble-systemen voor de classificatie van grootschalige data

Geavanceerde 3D MOR-subgridding technieken voor de eindige-differentie-in-de-tijd simulatiemethode

Generatief ontwerp van lineaire passieve elektronische systemen

Geparameteriseerde model-orde reductie (PMOR): ijle gegevens en ijle modellen

Geparameteriseerde model orde reductie van vertraagde en gedistribueerde systemen (D-PMOR)

Het leren van complexe patronen met Gaussische processen

Hogebitratie kanaalmodellering en transceiver optimalisatie voor geavanceerde chip-naar-chip interconnection en voor DSL toepassingen

Hoog-dimensionale en stochastische macromodellering van geparametriseerde hogesnelheidssystemen

Leeralgoritmen voor meta-modellering in gedistribueerde computer-omgevingen

Machine learning en radarsensoren voor monitoring van patiënten en ouderen in de gezondheidszorg

Nauwkeurige geparametriseerde macromodellen voor efficient ontwerp van lineaire en niet-lineaire microgolf en RF systemen

NEAr-field meet TecHnieken voor het efficiënt oplossen van emc emissie problemen

Ontwikkeling van machine learning technieken voor flowcytometrie data

Robuuste geparametriseerde gedragsmodellen voor efficiënt ontwerp en variabiliteitsanalyse van moderne niet-lineaire microgolfcomponenten en-schakelingen

Robuuste technieken van multivariate surrogaat-modellering

Unificatie van ijle modellering met foutencontrole

Veelzijdige surrogaatmodel gebaseerde optimalisatie van grootschalige problemen.